MLOps е роден на кръстовището на DevOps, Data Engineering и Machine Learning.
ML системите са експериментални, имат по-значителен брой компоненти и са по-трудни за конструиране и поддръжка.
Ако сте се занимавали с машинно обучение или дълбоко обучение, може да сте срещали MLOps.
Подобно на DevOps, операциите за машинно обучение (MLOps) е следващият важен ход, който съвременните компании предприемат.
Въпреки че споделя подобна концепция с DevOps, тя се изпълнява по различен начин.
Очаква се MLOps да нарасне неимоверно и да достигне 4 милиарда долара до края на 2025 г.
С нарастващото търсене на MLOps, все повече кандидати очакват с нетърпение да поемат MLOps курсове, за да имат по-добра представа за тези операции.
Така че, ако сте един от тях, нека разберем какво е MLOps и след това да влезем в списъка с най-добрите 9 MLOps курса, за да ви помогнем да го научите и овладеете.
Съдържание
Какво е MLOps?
MLOps действа като среда, където учените по данни и специалистите по операции могат да работят заедно и да комуникират, използвайки набор от техники.
Внедряването на модели за машинно обучение и дълбоко обучение в експанзивни производствени среди може да бъде автоматизирано, за да се подобри качеството и да се рационализира процесът на управление. В допълнение, MLOps улеснява привеждането на моделите в съответствие с бизнес изискванията и регулаторните стандарти.
Можете дори да пускате високопроизводителни ML приложения непрекъснато в производство в мащаб, благодарение на MLOps. Има специфични изисквания за ML за създаване на нов жизнен цикъл заедно с текущите SDLC и CI/CD процеси, което води до по-ефективен работен процес и по-добри резултати.
Различните фази на MLO са:
- Анализ на данни
- Трансформация/подготовка на данни
- Моделно обучение и развитие
- Утвърждаване на модела
За да се подобрите в MLOps, вие се нуждаете от цялостни знания, които стават по-достъпни с помощта на курс за специализация по MLOps.
Защо да помислите за специализиран курс по MLOps?
Тъй като данните са в основата на всички програми, машинното обучение се различава от традиционния софтуер. Обслужването на данни, а не функционалността на приложението, е фокусът на дизайна на кода. Освен това ML е динамична система с отворен цикъл.
Задачата не започва, докато моделите не бъдат пуснати в употреба. В допълнение, производствените модели трябва да бъдат проследени, преквалифицирани и преразпределени в отговор на променящите се сигнали за данни, за да се поддържа оптимална производителност. Внедряването на машинно обучение по-често изисква умения в технически области като софтуерно инженерство и DevOps.
В типичен курс по MLOps основните идеи на машинното обучение се комбинират с практическите познания за съвременната разработка на софтуер и инженерните роли, за да се създаде машинно обучение за инженеринг за производство.
Ще научите за потенциала, трудностите и ефектите от машинното обучение в различни области на разработка и производство. След завършване на курса ще можете да създавате авангардни AI решения и да се справяте с проблеми от реалния свят. Освен това ще сте готови да:
- Създайте цялостна ML производствена система, включително планиране на проекти, изисквания за данни, техники за моделиране и внедряване
- Създайте базов модел, разрешите отклонението на идеята и изградете прототип.
- Научете се да проектирате канали за данни чрез придобиване, почистване и валидиране на набори от данни
- Използвайте TensorFlow Extended, за да извършите инженеринг на функции, трансформация и избор
- Използвайте инструменти за произход на данни и метаданни за родословие, създайте жизнен цикъл на данните и използвайте схеми на бизнес данни, за да проследявате развитието на данните
Студентите, следващи онлайн курс по MLOps, могат също да получат MLOps ZoomCamp, където могат да попълват решения в различни файлове. Той обхваща въвеждането, внедряването, практиките, проектите и т.н.
Значението на MLOps в перспективите за кариера
Има огромна конкуренция в науката за данни и всяка година стотици и хиляди студенти избират тази област, тъй като предлага отличен обхват за работа.
Въпреки че MLOps е по-малко известен от науката за данни, скалата на заплащане е сравнима. Учен по данни в САЩ има средна основна заплата от $119 000, докато MLOps инженерите обикновено правят около $90 529.
MLOps може да подкрепи организации от всякакъв вид и размер в разработването на ефективни планове, управлението и успеха в бъдеще. В резултат на това значението на тази техника нараства, тъй като данните и технологиите продължават да надминават нови висоти.
Така че, като MLOps инженер, вие ще бъдете изложени на различни задачи, като например инсталиране на модели за машинно обучение и гарантиране, че те работят в производството. За да приложите модела в употреба, трябва да сте в състояние да разберете алгоритъма за машинно обучение, който е в основата му.
Как работи курсът за специализация MLOps?
Специализационните курсове по MLOps могат да помогнат на обучаемите да придобият както практически, така и теоретични умения. Ето как протича курсът.
Записвам се
Можете директно да се запишете в онлайн курс за специализация MLOps, след като изберете курса, който смятате, че е подходящ за вас. След като се запишете в курс, вие сте регистриран член.
Най-добрата част е, че можете да завършите само един курс, да спрете окончателно обучението си или да анулирате абонамента си. Ще ви бъде предоставено и табло за управление, за да визуализирате и проследявате всички ваши записвания в курсове и напредък.
Направете практически проект
Всяка специализация идва с практически проект, който трябва да направите, за да завършите курса за специализация MLOps и да получите своя автентичен сертификат. Въпреки това, преди да започнете практическия курс по проекта, трябва да завършите всички други курсове, за да имате знания, които можете да приложите към проекта.
Вземете сертификата
След завършване на курса можете да получите сертификат от предоставения курс, който можете да покажете на потенциални работодатели и да намерите мечтаната работа.
Сега нека да разгледаме някои от най-добрите MLOps курсове, които можете да вземете.
Основи на MLOps: CI/CD/CT тръбопроводи на ML: Udemy
Този курс на Udemy ще ви научи на основите на MLOps и ще разгледа как MLOps разрешава проблемите на традиционния ML, като същевременно подобрява адаптивността и автоматизацията на процеса на ML.
Покрива:
- Стандартите и ценностите, около които е изграден MLOps
- Тръбопроводи за непрекъсната доставка, непрекъснато обучение и непрекъсната интеграция в MLOps
- Курсът MLOps има набор от нива на зрялост
- Сравнения на MLOps платформи и набор от инструменти
Този курс от Udemy е за учени по данни, ML инженери, DevOps инженери и други професионалисти, които искат да научат концепцията.
Внедряване на модели за машинно обучение: Udemy
Този курс за внедряване на машинно обучение от Udemy ви учи как да прехвърлите вашите модели за машинно обучение от етапа на изследване към напълно интегрирано решение. Освен това курсът ще обясни внедряването на модела и как е полезно за вашата кариера.
Ще научите всеки етап от изграждането на модел в изследователската среда, как да превърнете преносимите компютри Jupyter в производствен код, кодови пакети, да го публикувате в API и да добавите непрекъсната доставка с помощта на забавни видео уроци.
Обучителят ще говори за идеята за възпроизводимост, нейното значение и как да се използват версии, хранилища на кодове и Docker, за да се увеличи максимално възпроизводимостта по време на внедряването. Освен това ще научите процеса на внедряване на модел за машинно обучение от преносим компютър Jupyter към облачни платформи и инфраструктура, като вземете предвид CI/CD.
Този курс е за:
- Учени по данни, които искат да използват първия си модел за машинно обучение
- Учени по данни, които искат да станат по-компетентни в внедряването на модели.
- Хора, които работят в разработката на софтуер, но искат да преминат към машинно обучение
MLOps Основи: Coursera
Този курс на Coursera ще научи за MLOps инструментите, използвани за инсталиране, оценка, работа и мониторинг на производствени ML системи в Google Cloud в този курс.
Освен това включва внедряване, тестване, наблюдение и автоматизация на ML системи. Специалистите по ML могат да използват инструменти за оценка на модела и непрекъснато развитие. Те си сътрудничат с изследователи на данни, които могат да създават модели, за да осигурят скорост при внедряването на най-добре представящите се модели.
Какво ще научите?
- Внедряване на основните технологии за ефективни MLOps
- Приемете най-ефективните CI/CD процедури, когато работите със системи за машинно обучение
- Конфигурирайте и настройте Google Cloud среди за надеждни и ефективни MLOps
- Внедрете работни потоци за обучение и изводи, които са надеждни и възпроизводими
MLOps специализация: Coursera
Курсът MLOps Coursera обхваща фундаментални идеи за машинно обучение и практически знания за съвременната разработка на софтуер и инженерни роли за създаване на машинно обучение за производство.
Курсът обхваща различни области, включително концептуализиране, създаване и поддържане на интегрирани системи, постоянно работещи в производство. Курсът учи как производствените системи трябва да управляват непрекъснато променящи се данни, категорично до типичното моделиране на машинно обучение.
Какво ще научите?
- Създаване на цялостна ML производствена система, включително планиране на проекти, изисквания за данни, техники за моделиране и внедряване
- Създаване на базов модел, разрешаване на отклонението на идеята и конструиране на прототип за производствено приложение за машинно обучение
- Да се научите да използвате TensorFlow Extended за извършване на инженеринг и трансформация
- Научаване за използване на инструменти за произход на данни и метаданни за родословие, създаване на жизнен цикъл на данни и използване на схеми на бизнес данни за проследяване на развитието на данните
Обучение за сертифициране на MLOps: CloudxLab
CloudxLab предоставя този курс за обучение за сертифициране на MLOps. Като цяло се отнася до методите, уменията и експертизата в реалния свят, необходими за разработване на вашите модели за машинно обучение, внедряването им и проследяването.
След обучението на нашия модел за машинно обучение, следващото голямо предизвикателство е внедряването и мащабирането му в производството, така че повече потребители да могат да го използват. Ще научите как да използвате инструментите и подходите ефективно чрез процеса на експериментално обучение.
Разбирането на машинното обучение и идеите за задълбочено обучение са от решаващо значение, но трябва също така да имате солиден опит с производствени инженерни умения. В допълнение към придобиването на опит в технологиите DevOps, този курс навлиза дълбоко в методите за машинно обучение и дълбоко обучение. След завършване на курса студентите ще се научат да:
- Създайте система за машинно обучение от началото до края.
- Научете за обхвата на проекта, изискванията за данни, моделирането и внедряването
- Създайте конвейери, за да подобрите процедурата за обучение на модела
- Научете се да се справяте с бизнес трудностите си с множество техники за машинно обучение и дълбоко обучение
- Използване на Spark MLlib за адаптиране към обучение на разпределен модел
- Използвайте CI/CD тръбопроводи, за да внедрите вашите модели за машинно обучение в реалния свят
Сертифицирано MLOps курсово обучение: 360 DigiTMG
Този курс по MLOps обхваща внедряването на модели за машинно обучение в мащаб. Обучението е резултат от нашата неудовлетвореност, докато работим по консултантски проекти и се опитваме да внедрим проекти за машинно обучение в реални условия.
ML инженерите се сблъскват с различни предизвикателства, докато работят по проект, като „операционализиране“ и „производство“ на кода. За много инженери е доста предизвикателство да разположат ML модели бързо и ефективно, защото няма платформа или набор от препоръки, каквито има в други проекти за софтуерно инженерство.
Този курс ще ви научи на:
- Търсенето на MLO в областта на науката за данни
- Научете за Docker и предимствата на контейнеризацията
- Научете за TensorFlow Extended (TFX) и многото му части
MLOps Инженеринг на AWS
Този MLOps курс от AWS ще ви помогне да научите и приложите процедури в стил DevOps, докато обучавате и внедрявате ML модели с помощта на MLOps Engineering на AWS.
Освен това ще научите как да работите в екип и да използвате инструменти, автоматизация, процедури и работа в екип, за да подпомогнете разработчиците и оперативния персонал, инженерите на DevOps и инженерите на платформата за данни на ML, отговорни за операционализирането на моделите на ML.
Ще откриете как да създадете MLOps план за действие за вашия бизнес, след като курсът приключи, за да можете да преминете от учене към работа.
Професионален сертификат по MLOps с AWS: EdX
Този EdX курс е друга добра опция за ентусиастите на ML. Ще се научите да интегрирате умения за инженеринг на данни и наука за данни, за да внедрите модели за машинно обучение чрез курса „Операции за машинно обучение с Amazon Web Services“.
По-голямата част от работата по внедряването на AI модели не включва разработване на модели. Учебната програма ще ви запознае със сътрудничеството с учени по данни и прилагането на модели за машинно обучение, които могат да се учат от данни и да създават прогнози. Тази процедура обикновено е автоматизирана; по този начин са необходими MLOps и експертен опит в областта на AI инженерството.
За да добавите повече, курсът ще ви помогне да научите как да конструирате тръбопровода, за да наблюдавате няколко работни точки, като входящите данни и изходните решения.
Сертифициране на курс MLOps: igmGuru
Този MLOps курс от igmGuru има за цел да инструктира участниците в създаването на модели за машинно обучение за масово производство.
Индивидите получават подобрено обучение за използване на различни инструменти и производствени техники за машинно обучение. Курсът осигурява необходимото запознаване с основите на MLOps, от които се нуждаете, за да развиете предметна компетентност, която е жизненоважна за гарантиране на успешна кариера в AI.
MLOps Основи: PluralSight
Този курс от PluralSight се фокусира върху предоставянето на задълбочени познания за стандартните практики за машинно обучение за внедряване, оценяване, наблюдение и работа с интегрирани в ML системи.
По време на курса студентите ще бъдат запознати с различни инструменти за работа с машинно обучение. Освен разбирането на употребата на тези инструменти, обучаемите допълнително ще научат стандартните подходи за използването на тези инструменти. Курсът ще помогне на професионалистите да интегрират ML система с бизнес процес.
Независимо от това, обучаемите ще се научат допълнително да тестват и наблюдават системата за машинно обучение, за да подобрят нейната производителност и да отстранят технически проблеми. PluralSight предлага безплатна пробна версия на този онлайн курс. Ако харесвате безплатната версия и искате да продължите с курса, купете премиум версията. Безплатният пробен период е за десет дни и включва само уводната част на курса.
Заключение
Машинното обучение (ML) е авангардна технология, която прави машините по-интелигентни и самостоятелни при вземането на решения. В миналото машините работеха според човешкия вход. Но интегрираната в ML система може да работи независимо без човешка намеса и продължава да подобрява своята производителност с времето чрез анализиране на данни и обучение.
Така че, ако искате да навлезете в областта на науката за данни, изучаването на ML операции (MLOps) е от съществено значение. Чрез курс по MLOps можете да научите основите на ML операциите и да изчистите своите съмнения и погрешни схващания. Освен това ще ви помогне да намерите мечтаната работа и да печелите прилично.
Затова изберете добър MLOps курс от горния списък, запишете се в него и започнете да учите.